PDF в Excel

Любой документ, который не имеетпредопределенноймодели данных илине организованзаранееопределеннымобразом, содержитнеструктурированныеданные. Этосоставляет около90% всехсоздаваемыхэлектронныхдокументов, включаяфайлы PDF, независимо от того, отсканированы лиони (изображениеPDF) или нет(собственный PDF). И наоборот, файлыExcel структурированы поопределению, поскольку ихинформацияорганизована втабличном формате. Цельюпреобразования PDF в Excel являетсяпреобразованиенеструктурированныхданных вструктурированныйдокумент ссохранением того жевизуального илогического вида.
Основная проблемазаключается в том, что файлы PDF могутсодержать самыеразные элементы, включая текст, изображения играфику, чтозатрудняет ихизвлечение ипреобразование вэлектронную таблицуExcel. Дажетаблицы, наиболееочевидный вариантиспользованияпреобразования PDF в Excel, могутоказаться сложнымидля преобразования. Например, преобразованиетаблицы собъединеннымиячейками, сложнымформатированием иличастичнойструктурой можетпривести к ошибкамили потере данных.
Мы можемиспользоватьмножество различныхинструментов ипрограммныхприложений дляпреобразованияфайлов PDF в форматExcel; не всеодинаковоэффективны. Качествопреобразованиязависит отсложности PDF-файла, форматированиятаблиц и, самоеглавное, отконкретныхинструментов иметодов, используемых дляпреобразования.

Многие технологиина основеискусственногоинтеллекта могутпомочь впреобразовании PDF-файлов в Excel.
Оптическоераспознаваниесимволов (OCR): механизмоптическогораспознаваниясимволов на базеискусственногоинтеллекта можетраспознавать иизвлекать текст изотсканированныхPDF-файлов или PDF-файлов внутри PDF-файлов. Технологииискусственногоинтеллекта полезныдля извлечениятекста из сложныхмакетов, таких кактаблицы, диаграммы, графики иизображения, особенно изотсканированныхдокументов низкогокачества.
Машинное обучение(ML): алгоритмы ML можно обучитьраспознаватьшаблоны и структурыв файлах PDF, такихкак таблицы илиформы, ипреобразовывать ихв формат Excel.
Пара ключ-значение(KVP): извлечениеKVP — это метод, используемый приизвлечении данных иобработкеестественного языка(NLP), которыйвключает в себяидентификацию иизвлечениеопределенных типовданных, таких какимена, адреса илидаты.
Анализ макетадокумента (DLA): DLA идентифицируети классифицируетобласти документа. Он подразумеваетгеометрическийанализ таблиц, рисунков, уравненийи штрих-кодов, атакже анализлогическойкомпоновки(абзацев, строк, слов, символов) документа.